Human Gait Database for Normal Walk Collected by Smartphone Accelerometer

要約

歩行認識は、各個人に関連付けられた固有の生体パターンの特徴付けであり、直接接触することなく個人を識別するために利用できます。
比較的多数の被験者を含む公開歩行データベースは、将来の研究で歩行認証モデルを構築および検証するための素晴らしい機会を提供します。
この研究の目標は、2 つの異なるセッション中に 2 つのエンドポイント (320 メートル) 間を歩いた 93 人の被験者の包括的な歩行データベースを導入し、2 台のスマートフォン (1 つは右腿に、もう 1 つは左腿に取り付け) を使用して歩行データを記録することです。
腰の側面。
このデータは、十分な時点を必要とする深層学習ベースの方法で利用するために収集されます。
個人の年齢、性別、喫煙、毎日の運動時間、身長、体重などのメタデータが記録されます。
このデータセットは一般に公開されています。

要約(オリジナル)

Gait recognition is the characterization of unique biometric patterns associated with each individual which can be utilized to identify a person without direct contact. A public gait database with a relatively large number of subjects can provide a great opportunity for future studies to build and validate gait authentication models. The goal of this study is to introduce a comprehensive gait database of 93 human subjects who walked between two endpoints (320 meters) during two different sessions and record their gait data using two smartphones, one attached to the right thigh and another one on the left side of the waist. This data is collected to be utilized by a deep learning-based method that requires enough time points. The metadata including age, gender, smoking, daily exercise time, height, and weight of an individual is recorded. this data set is publicly available.

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